論文の概要: Navigation under uncertainty: Trajectory prediction and occlusion reasoning with switching dynamical systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.10653v1
• Date: Mon, 14 Oct 2024 16:03:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-29 20:25:02.363717
• Title: Navigation under uncertainty: Trajectory prediction and occlusion reasoning with switching dynamical systems
• Title（参考訳）: 不確実性下におけるナビゲーション:動的システムの切り換えによる軌道予測と閉塞推論
• Authors: Ran Wei, Joseph Lee, Shohei Wakayama, Alexander Tschantz, Conor Heins, Christopher Buckley, John Carenbauer, Hari Thiruvengada, Mahault Albarracin, Miguel de Prado, Petter Horling, Peter Winzell, Renjith Rajagopal,
• Abstract要約: 構造的確率的生成モデルに基づく軌道予測とオクルージョン推論を統一する概念的枠組みを提案する。 次に、オープンデータセットを使用して、その能力を示すいくつかの初期実験を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.18758962312406
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Predicting future trajectories of nearby objects, especially under occlusion, is a crucial task in autonomous driving and safe robot navigation. Prior works typically neglect to maintain uncertainty about occluded objects and only predict trajectories of observed objects using high-capacity models such as Transformers trained on large datasets. While these approaches are effective in standard scenarios, they can struggle to generalize to the long-tail, safety-critical scenarios. In this work, we explore a conceptual framework unifying trajectory prediction and occlusion reasoning under the same class of structured probabilistic generative model, namely, switching dynamical systems. We then present some initial experiments illustrating its capabilities using the Waymo open dataset.
• Abstract（参考訳）: 近くにある物体の将来の軌跡を予測することは、特に隠蔽下において、自律走行と安全なロボットナビゲーションにおいて重要な課題である。 先行研究は、通常、隠蔽対象の不確実性を維持することを無視し、大きなデータセットで訓練されたトランスフォーマーのような高容量モデルを使用して観測対象の軌跡を予測するのみである。 これらのアプローチは標準的なシナリオでは有効だが、長期的な安全クリティカルなシナリオへの一般化に苦労する可能性がある。 本研究では,軌道予測とオクルージョン推論を同じ種類の構造的確率的生成モデル,すなわち動的系を切り替える概念的枠組みについて検討する。 次に、Waymoのオープンデータセットを使用して、その能力を示す最初の実験を示す。

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